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更新时间：2024-11-21 GMT+08:00
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显存溢出错误

在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下：

RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already allocated; 56.45 GiB current active; 1017.81 MiB free; 56.84 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.

解决方法

  • 通过npu-smi info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。
  • 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size） 和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加 TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表2进行设置。
  • 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（global-batch-size）。可将MBS参数值调小至1，但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。
  • 可调整参数：SEQ_LEN要处理的最大的序列长度（seq-length），参数值过大很容易发生显存溢出的错误。
  • 可添加参数：在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。
--recompute-granularity full \
--recompute-method block \
--recompute-num-layers {NUM_LAYERS} \

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